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市場調査資料

車載スマートバッテリーセンサー市場(技術:LIN、CAN、MCU)-グローバル業界分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2023-2031年

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自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場に関する本レポートは、2023年から2031年までの世界市場の動向、規模、成長、トレンド、予測を詳細に分析しています。2022年には31億米ドルと評価されたこの市場は、2023年から2031年にかけて年平均成長率(CAGR)9.4%で成長し、2031年末には70億米ドルに達すると予測されています。

アナリストの視点によれば、自動車産業の拡大が、自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場の規模を牽引する主要因となっています。インテリジェントバッテリーセンサー(IBS)は、車両の診断能力において重要な役割を果たします。CO2排出量の増加と自動車の燃料消費量の急増は、世界的な懸念事項となっており、各国政府はCO2排出量と燃料消費量を抑制するための厳格な規制を導入しています。これにより、自動車メーカーは車両にスマートバッテリーセンサーを搭載せざるを得ない状況です。世界のインテリジェントバッテリーセンサー業界のベンダーは、電気自動車向けに高度なリチウムイオンバッテリー故障検出センサーを提供しており、市場シェアを拡大するために新しい高電圧バッテリー管理システムも投入しています。

インテリジェントバッテリーセンサー(IBS)は、バッテリー電流センサーとも呼ばれ、バッテリー性能を監視・測定するメカトロニクス部品です。燃費基準への適合が求められる中、メーカーは車両へのIBS採用を促進しています。自動車におけるインテリジェントバッテリー監視は、電流、電圧、さらにはバッテリー温度といった主要なバッテリーパラメーターに関する信頼性の高い情報を提供します。これにより、車両バッテリーの最適な充電と、様々なコンポーネントやシステムへの効率的な電力供給が保証されます。バッテリーセンサーの設計には、ローカルインターコネクトネットワーク(LIN)、コントローラーエリアネットワーク(CAN)、マイクロコントローラーユニット(MCU)など、様々な技術が使用されています。LINは低速アプリケーションに適しており、CANは自動車における高速リアルタイム通信に、MCUはバッテリーに接続された様々なセンサー(電圧、温度、電流)からのデータ取得に利用されます。自動車バッテリーインテリジェンスシステムは、充電戦略を改善することでバッテリー寿命の延長に貢献します。

自動車産業の拡大は、自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場の価値を大きく押し上げています。IBSは、乗用車、商用車、電気自動車に広く採用されており、特に電気自動車はIBSの重要な消費者として台頭しています。ハイブリッド電気自動車(HEV)、バッテリー電気自動車(BEV)、プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)には、一般的にIBSが搭載されています。欧州自動車工業会(ACEA)の経済・市場レポートによると、欧州連合(EU)における自動車販売台数は2023年第1~3四半期に約17%増加し、通年では12%の成長が予測されています。さらに、バッテリー電気自動車の販売台数は2023年第1~3四半期に55%増加し、2023年末までにバッテリー電気モデルのシェアは14.5%に達すると見込まれています。このように、自動車産業の成長が自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場の発展を促進しています。

CO2排出量の増加も市場の進展を後押ししています。国際エネルギー機関(IEA)によると、世界のエネルギー関連CO2排出量は2022年に0.9%(3億2100万トン)増加し、過去最高の36.8ギガトンを超えました。IBSは主に、CO2排出量削減に貢献する一般的なスタートストップ機能に利用されます。車両バッテリーの充電状態を継続的に分析し、車両用スマートバッテリーセンサーはモーターの自動停止と再始動を可能にします。バッテリー電流、電圧、温度を監視することで、車両全体の電気システムの信頼性を高めます。バッテリーの劣化や過剰使用は、自動車事故の主要な原因の一つです。リチウムイオンバッテリー(LIB)は経年劣化の影響を受けやすく、バッテリーの故障は深刻な危険をもたらす可能性があります。LIB技術は現在、BEV、HEV、PHEVなどの電気自動車に採用されており、IBSは現代のエネルギー管理において重要なモジュールです。したがって、CO2排出量と交通事故に関する懸念の高まりが、自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場の収益を牽引しています。

IBSは燃料節約にも貢献します。このシステムは、燃料ポンプ制御モジュール(FCM)および電圧安定器(VS)と連携して、モーター効率の向上、モーターノイズの低減、長寿命化を実現し、信頼性の高い動作を保証します。これにより、燃料消費量の削減に寄与します。また、IBSは車両におけるエネルギー生成、エネルギー分配、エネルギー貯蔵を調整します。このように、燃料消費量への注目が高まることが、近い将来の自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場の成長を刺激すると予想されます。

最新の自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場のトレンドによると、予測期間中、乗用車セグメントが市場を支配すると予測されています。このセグメントの成長は、乗用車の販売台数増加に起因します。インド自動車工業会(SIAM)によると、乗用車の販売台数は2022-23会計年度に3,069,523台から3,890,114台に増加しました。また、乗用車単体の販売台数も前年度と比較して、2022-23会計年度には1,467,039台から1,747,376台に増加しています。

地域別では、最新の自動車インテリジェントバッテリーセンサー市場分析によると、2022年にはアジア太平洋地域が最大のシェアを占めました。中国とインドにおける電気自動車の販売台数増加が、この地域の市場ダイナミクスを拡大させています。IEAのレポートによると、世界の電気自動車の半数以上が中国に存在し、同国における新規EV販売台数は2022年に82%増加し、世界のEV購入の約60%を占めました。これは、CO2排出量削減のための政府規制の実施に起因すると考えられます。

世界の自動車インテリジェントバッテリーセンサー業界は、多数のメーカーが存在する高度に統合された市場です。ベンダーは、バッテリーの健全性と有用な寿命を予測するために機械学習アルゴリズムを採用しています。機械学習は、バッテリーの経年劣化を示す電気応答の特定の特性を発見するために利用できます。主要な自動車インテリジェントバッテリーセンサーメーカーには、Continental AG、HELLA GmbH & Co. KGaA、inomatic GmbH、NXP Semiconductors、ams-OSRAM AG、Furukawa Electric Co., Ltd.、Vishay Intertechnology、Robert Bosch Ltd.、Denso Corporation、MTA S.p.A、Abertax Technologies Ltd.、Autotec Componentsなどが挙げられます。これらの企業は、企業概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、財務概要、事業セグメントなどのパラメーターに基づいて、本レポートでプロファイルされています。

最近の主要な動向としては、2023年11月に先進安全ソリューションプロバイダーであるUnited Safety & Survivability Corporationが電気自動車向けリチウムイオンバッテリー故障検出センサーを発表しました。また、2023年5月には、HELLA GmbH & Co. KGaAが米国を拠点とするOEMから高電圧バッテリー管理、アクチュエーター、インテリジェントバッテリーセンサーに関する多数のシリーズ受注を獲得しています。

本レポートは、技術(LIN、CAN、MCU)、電圧(12V、14V、24V、48+V)、車両タイプ(乗用車、商用車、電気自動車(BEV、HEV、PHEV))に基づいて市場をセグメント化し、北米、欧州、アジア太平洋、南米、中東・アフリカといった主要地域および各国をカバーしています。分析には、セグメント分析と地域レベルの分析が含まれ、さらに、推進要因、抑制要因、機会、主要トレンド、ポーターのファイブフォース分析、バリューチェーン分析、主要トレンド分析といった定性分析も網羅されています。競争環境については、2022年の企業別市場シェア分析、および企業概要、製品ポートフォリオ、販売拠点、主要子会社または販売代理店、戦略と最近の動向、主要財務を含む企業プロファイルセクションが提供されます。

よくあるご質問

Q: 2022年の世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場規模はどのくらいでしたか?
A: 2022年には31億米ドルの価値がありました。

Q: 車載インテリジェントバッテリーセンサー事業は2031年までにどのように成長すると予想されていますか?
A: 2023年から2031年にかけて、年平均成長率(CAGR)9.4%で成長すると予測されています。

Q: 車載インテリジェントバッテリーセンサーの需要を牽引する主な要因は何ですか?
A: 自動車分野の拡大とCO2排出量の増加です。

Q: 2022年に最も大きなシェアを占めた車載インテリジェントバッテリーセンサーのセグメントはどれでしたか?
A: 乗用車セグメントが2022年に最大のシェアを占めました。

Q: 2022年の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場において、主要な地域はどこでしたか?
A: アジア太平洋地域が2022年に主要な地域でした。

Q: 主要な車載インテリジェントバッテリーセンサーメーカーはどこですか?
A: Continental AG、HELLA GmbH & Co. KGaA、inomatic GmbH、NXP Semiconductors、ams-OSRAM AG、古河電気工業株式会社、Vishay Intertechnology、Robert Bosch Ltd.、株式会社デンソー、MTA S.p.A、Abertax Technologies Ltd.、Autotec Componentsです。


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本市場レポートは、世界の自動車用インテリジェントバッテリーセンサー市場に関する包括的な分析を提供いたします。市場の現状、将来の見通し、主要な動向、競争環境、そして主要企業の詳細なプロファイルまで、多角的な視点から市場を深く掘り下げております。

まず、「エグゼクティブサマリー」では、市場の全体像を簡潔に把握できるよう、主要な分析結果と提言がまとめられています。具体的には、2017年から2031年までの市場価値(US$ Mn)予測を含む「世界市場の見通し」が提示されます。また、「市場参入戦略」のセクションでは、需要と供給の側面からのトレンド分析、潜在的な市場空間の特定、顧客の購買プロセスの理解、そして推奨される販売・マーケティング戦略が詳細に解説されており、市場への効果的なアプローチを検討するための重要な情報が提供されます。さらに、TMR(Transparency Market Research)による独自の分析と提言も含まれております。

次に、「市場概要」では、市場の基礎となる要素が徹底的に分析されています。市場の定義、範囲、および制約が明確にされ、市場に影響を与えるマクロ経済要因が考察されます。市場の動向については、市場の成長を促進する主要な要因(促進要因)、成長を妨げる要因(抑制要因)、そして将来的な成長機会が詳細に分析されています。また、ポーターの5フォース分析やSWOT分析といった市場要因分析を通じて、競争環境と市場の強み・弱み・機会・脅威が評価されます。規制状況、主要トレンド分析、バリューチェーン分析、コスト構造分析、および利益率分析も含まれており、市場の構造と経済的側面に関する深い洞察が得られます。

「グローバル自動車用インテリジェントバッテリーセンサー市場」の分析は、様々なセグメントにわたって展開されます。技術別では、Local Interconnect Network (LIN)、Controller Area Network (CAN)、Microcontroller Unit (MCU)といった主要技術ごとに、市場のスナップショット、成長率と前年比予測、基準点シェア分析、そして2017年から2031年までの市場規模分析と予測が提供されます。同様に、電圧別では12ボルト、14ボルト、24ボルト、48ボルト以上、車種別では乗用車と商用車、電気自動車別ではバッテリー電気自動車(BEV)、ハイブリッド電気自動車(HEV)、プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)といった区分ごとに、詳細な市場分析と将来予測が提示されます。地域別分析では、北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米の主要地域ごとに、市場の全体像、成長予測、シェア分析、そして2017年から2031年までの市場規模分析と予測が詳述されております。

さらに、各主要地域(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米)に特化した詳細な市場分析も行われます。これらの地域別セクションでは、グローバル市場分析と同様に、技術別、電圧別、車種別、電気自動車別の市場規模分析と予測が提供されます。加えて、北米では米国、カナダ、メキシコ、欧州ではドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、北欧諸国、ロシア・CIS、アジア太平洋では中国、インド、日本、ASEAN諸国、韓国、ANZ、中東・アフリカではGCC、南アフリカ、トルコ、南米ではブラジル、アルゼンチンといった主要国ごとの分析も含まれており、地域固有の市場特性と成長機会が詳細に明らかにされます。

「競争環境」のセクションでは、2022年の企業別およびブランド別シェア分析を通じて、市場の競争構造が明確に示されます。これにより、主要プレイヤーの市場における相対的な位置付けと影響力を理解することができます。

最後に、「企業プロファイル/主要企業」では、Continental AG、HELLA GmbH & Co. KGaA、inomatic GmbH、NXP Semiconductors、ams-OSRAM AG、古河電気工業株式会社、Vishay Intertechnology、Robert Bosch Ltd.、株式会社デンソー、MTA S.p.A、Abertax Technologies Ltd.、Autotec Components、およびその他の主要企業を含む、市場の主要プレイヤーの詳細なプロファイルが提供されます。各プロファイルには、企業概要、事業展開、製品ポートフォリオ、競合他社と顧客、子会社と親会社、最近の動向、および財務分析が含まれており、各企業の戦略的ポジショニングと市場への影響力を深く理解するための貴重な情報源となっております。

本レポートは、自動車用インテリジェントバッテリーセンサー市場における意思決定者、投資家、および業界関係者にとって、戦略的な計画立案と市場機会の特定に不可欠な情報を提供することを目指しております。


表一覧

表1:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、技術別、2017年~2031年

表2:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、技術別、2017年~2031年

表3:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電圧別、2017年~2031年

表4:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電圧別、2017年~2031年

表5:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、車種別、2017年~2031年

表6:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、車種別、2017年~2031年

表7:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表8:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表9:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、地域別、2017年~2031年

表10:世界の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、地域別、2017年~2031年

表11:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、技術別、2017年~2031年

表12:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、技術別、2017年~2031年

表13:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電圧別、2017年~2031年

表14:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電圧別、2017年~2031年

表15:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、車種別、2017年~2031年

表16:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、車種別、2017年~2031年

表17:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表18:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表19:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、国別、2017年~2031年

表20:北米の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、国別、2017年~2031年

表21:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、技術別、2017年~2031年

表22:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、技術別、2017年~2031年

表23:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電圧別、2017年~2031年

表24:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電圧別、2017年~2031年

表25:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、車種別、2017年~2031年

表26:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、車種別、2017年~2031年

表27:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表28:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表29:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、国別、2017年~2031年

表30:欧州の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、国別、2017年~2031年

表31:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、技術別、2017年~2031年

表32:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、技術別、2017年~2031年

表33:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電圧別、2017年~2031年

表34:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電圧別、2017年~2031年

表35:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、車種別、2017年~2031年

表36:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、車種別、2017年~2031年

表37:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表38:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、電気自動車別、2017年~2031年

表39:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:数量(百万台)予測、国別、2017年~2031年

表40:アジア太平洋の車載インテリジェントバッテリーセンサー市場:市場規模(US$ Mn)予測、国別


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[参考情報]
車載スマートバッテリーセンサーは、自動車に搭載されるバッテリーの状態をリアルタイムで高精度に監視するための先進的なセンサーシステムです。単に電圧を測定するだけでなく、電流、温度といった複数のパラメータを同時に計測し、それらのデータに基づいてバッテリーの充電状態(SoC: State of Charge)、健全性(SoH: State of Health)、機能状態(SoF: State of Function)などを推定・診断する能力を持っています。これにより、バッテリーの性能を最適化し、寿命を延ばし、車両全体の電力管理を効率化することを目的としています。特に、アイドリングストップ車や電気自動車(EV)、ハイブリッド車(HEV)において、その重要性が増しています。

車載スマートバッテリーセンサーは、主に監視対象となるバッテリーの種類によって分類されます。一つは、従来のガソリン車やディーゼル車に搭載される12V鉛蓄電池用のセンサーです。これらは主にアイドリングストップシステムの制御や車両の電力消費管理に貢献します。もう一つは、EVやHEVに搭載される高電圧リチウムイオンバッテリーなどのためのセンサーで、より複雑な監視と制御が求められます。これらは通常、バッテリーマネジメントシステム(BMS)の一部として機能し、各セル電圧、パック全体の電流、温度などを詳細に監視します。また、測定原理や統合度合いによって、電流・電圧・温度を統合的に測定するタイプや、より高度な診断アルゴリズムを内蔵するタイプなどがあります。

このセンサーは多岐にわたる用途で活用されています。最も一般的なのは、アイドリングストップシステムの正確な作動制御です。バッテリーの状態に応じてエンジンの停止・再始動を最適化し、燃費向上に寄与します。EVやHEVにおいては、正確な充電状態(SoC)の推定により、航続距離の表示精度を高め、ドライバーの不安を軽減します。また、回生ブレーキシステムと連携し、回収したエネルギーを効率的にバッテリーに蓄えるための制御にも不可欠です。さらに、バッテリーの健全性(SoH)を継続的に監視することで、劣化状況を把握し、交換時期の予測や故障予知を可能にします。これにより、車両の信頼性向上とメンテナンスコストの削減に貢献し、過充電や過放電、異常発熱といった危険な状態を未然に防ぎ、安全性確保にも重要な役割を果たします。

車載スマートバッテリーセンサーの機能は、様々な関連技術によって支えられ、さらに発展しています。最も密接なのは、EVやHEVのバッテリーを総合的に管理する「バッテリーマネジメントシステム(BMS)」です。センサーから得られたデータはBMSの中核をなし、バッテリーの充放電制御、セルバランス調整、温度管理などを行います。また、センサーデータを車両の他の電子制御ユニット(ECU)に伝送するための「CAN(Controller Area Network)」や「LIN(Local Interconnect Network)」といった車載通信プロトコルも不可欠です。さらに、高精度なSoCやSoHを推定するためには、「カルマンフィルター」や「ニューラルネットワーク」などの高度なアルゴリズムやAI/機械学習技術が用いられます。クラウド連携によるビッグデータ解析も進んでおり、多数の車両から収集されたバッテリーデータを分析することで、バッテリーモデルの改善や故障予知精度の向上に役立てられています。